Fine-scale selection by marten during winter in a young deciduous forest
Notice bibliographique
Résumé
American marten (Martes americana (Turton, 1806)) are often associated with old-growth forests, but have been detected living in a young deciduous forest in northern British Columbia, where a previous coarse-scale analysis failed to detect significant habitat selection. To address this paradox, we examined fine-scale habitat selection for specific activities. We used radiotelemetry and snowtracking to identify sites that appeared to have been used for resting, foraging, scent marking, and traveling during the winters of 19981999 and 19992000. Then we conducted vegetation surveys at these activity sites and at nearby random locations and used logistic regression to measure selection. Based on the number of significant variables and model fit, we detected more selectivity by marten for resting than for foraging and scent-marking sites, and no selectivity for traveling. Marten exhibited selection for several habitat structures that are characteristic of older forests (e.g., rootballs and wide-diameter snags), but that can be retained in some manipulated forests. With the exception of wide-diameter snags (selected at both resting sites and scent marks), marten selected different habitat structures for each type of activity. These results may help to explain why marten are able to survive in this and other sites that provide seemingly unsuitable habitat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».